こんにちは、ぽんぽこです。
だらだらと機械学習についてネットサーフィンしていたらYouTubeでおもしろい動画があったので紹介します。
Pythonを使った機械学習の学習
YouTubeで誰でも見れる動画です。found IT projectのセミナー動画の録画です。
講師は加藤公一氏。シルバーエッグテクノロジー株式会社チーフサイエンティスト。
動画の概要はこんな感じです。
Pythonを使って機械学習の実験をするには、scikit-learnなどのツールを使う人が多いと思いますが、一方で最新の論文を追実験したいときなどは、自分でアルゴリズムを書かなければいけないことも多いと思います。また、そのときのデバッグやパフォーマンス・チューニングは厄介な問題で、内部動作を熟知していないと難しいこともあります。
ここでは、アルゴリズムの内部動作や数学的構造を理解するための道具としてのPythonとそのライブラリ群の使い方をお話しします。
foundit #4_02 Pythonを使った機械学習の学習
会場に行かなくでも見れるって最高ですね。時間節約になります。会場に言ってないので講師の方や参加者とお話することは当然出来ませんが。そういうのを求めていない方には良いですね。
動画の公開日は今年の2月でした。再生回数は私が見た時340回程なので、まだ知らない人も多いんだろうな。。
内容・感想
Pythonを使った機械学習の学習法についての話です。あとPythonのライブラリのSympyもなかなか良いよという話も。数式関係が強いですね。
ライブラリを使えば一発で出来ちゃうけど、自分でコードを書いて実装してみようという話がメインです。小難しくせず簡単な形で一から実装するのも勉強になるよ、と。将来的にはこうやって自力で実装した経験が効いてくるんだろうなあ。
具体的にはPythonの機械学習ライブラリscikit-learn（サイキットラーン）を使った例も。scikit-learnは説明も豊富でおすすめですね。定番のアヤメの分類についてサポートベクターマシンを絡めて話されています。
また自然言語処理のライブラリのGensimについて言及も少しだけ。
最後のキャリアについての考え方も興味深いかも。ライブラリはわりと使える人が多いので、それだけ使えても競争力は低いかも・・・と。
- 中身をわかっているというのは競争力になる
- 中身をわかっていると深いチューニングができる
- 中身をわかっていると最新の研究論文からさくっと実装や実験ができる
動画を見終わると頑張ってソースコードを追ってみよう！という気になります。動画は23分程度なので気軽に見れますよ。
セミナー系の動画は話が脱線したり、ちょっとした余談を挟まれたりするところもおもしろいですね！
シリーズで動画を公開していました
「found IT project セミナー」というアカウントでこれまで開催したセミナーの動画も公開されています。
（株）メディア工房のAI事業部【found IT】が主催するエンジニア向けセミナーです。第一線で活躍しているエンジニアの方々を講師としてお招きし、人工知能・機械学習・自然言語処理というテーマを中心に開催しています。
以下が現在公開されている動画です。
foundit ＃4_01 画像認識モデルを作るための鉄板レシピ（講師：久保隆宏 氏）
再生回数は少ないですが、かなり有益な情報が提供されています。機械学習で画像を取り扱いたい人は一見の価値アリです！
foundit #5_02 自然言語処理に適したニューラルネットのフレームワーク”DyNet”について（講師：大串正矢 氏）
この動画はニューラルネットワークを触ったことある人向けですね。
foundit #6_01 GraphXによるグラフ分析処理の実例と入門（講師：土佐鉄平 氏）
foundit #6_02 Python による「スクレイピング & 自然言語処理」入門（講師：戸嶋龍哉 氏）
おわりに
今回はYouTubeで見れる機械学習セミナの動画を紹介しました。ネットだけでも勉強できる材料はたくさんあります。見つけられるかどうかがカギですね。
おもしろそうなものがあればぜひぜひ私にも教えてください～。
ではでは～！
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